なかがわ水遊園で大田原コーヒーピクニックというイベントが有り、知っているコーヒー屋もいくつか出店していたので予備知識無く行ってみると、けっこうな人で懐かしさを感じる混雑具合。てっきり10店舗ぐらいなのかなーとおもっていたが、50店舗ぐらいが出店していて楽しい感じ。200円でコーヒーが100cc弱ぐらいのカップで試飲でき、自分と妻合わせて7杯別の味を楽しめた。飲み比べると違いが断然分かりやすい。良いイベントだったなぁ。

もちろん豆もたくさん売っており、mamechamameのパナマのBAMBITOという豆を購入する。mamechamame、リアル店舗は那須高原にあってこちらも良さそうなので行ってみたいなぁ。

なかがわ水遊園の鯉のぼりはちょっと変な形で、ピラルクーのぼりらしい。ピラルクーはアマゾン流域の生息魚で、なかがわ水遊園はピラルクー料理を出していたりと、やたらピラルクー推しのようだ。

昼食はバーベキュー秀で。量が多いと事前情報があったので、唐揚げ定食(小)とハンバーグカレー定食。唐揚げ定食は小でも普通に一人前はある。うっかりハンバーグカレー定食は小にせず頼んでしまってお腹いっぱい。唐揚げはサクッと揚がっていてうまい、前のお客さんが中濃ソースを唐揚げにつけていたので真似すると、違和感のない美味しさ。カレーは家カレー的な味わい。次来た時は鶏焼肉定食的なものを食べてみたいな。

BigQuery ML はどんなことができるのだろうとちょっとドキュメントを読む。チュートリアルを読むと割とよく出来てるっぽいな。チュートリアルが作られたときにはシンプルなモデル3種しかなかったようだが、今は結構モデルが増えているし、その中でも勾配ブースティング(XGBoostつかってるようだ)や、Matrix Factorizationでレコメンドも作れそうだしで実用的。GCP AI Platformにデプロイしてオンライン予測できるのも良いよね。学習パラメータも何もしていないなら自動でパラメータ採択してくれるっぽいのも楽だし、結果のビジュアアライズもBQ console上でしてくれるっぽい。TensorFlow のモデル使ってBQで予測もできるのか。

BigQuery ML の使い所を考える。大規模データを直接使えるので転送コストが少なく高速だとか、SQLしかかけない人でも予測モデルを作ってちゃんとデプロイできそうだとか、データパイプラインが整っていないがBQは使っているプロジェクトで、データパイプラインを作成運用するコストが高そうなら使ってみるとか、適所適材でハマればうまく使えそうな感じがあるなぁ。

最近のRubyにはbinding.irbがあって、何もしなくても叩けるらしい、知らなかった！開発してくれた方々ありがたや～。Ruby はちょっとしたスクリプトを書くのに多用しているのだけどマジコレ便利だ、いまだにpryいれてbinding.pry叩いていたよ。一人開発やってると、こういう便利知識のアップデートがまったくされないのだよなぁ。